用地震數據估算填方殘留層物性參數的數值試驗

韓 超，付小波，原健龍，錢 廣，余嘉順

(成都理工大學地球物理學院，成都 610059)

用地震數據估算填方殘留層物性參數的數值試驗

韓 超，付小波，原健龍，錢 廣，余嘉順

(成都理工大學地球物理學院，成都 610059)

為確定某海灘工程填方場址下伏殘留層介質的厚度、密度、地震橫波速度以及品質因子等物性參數，提出以地震觀測數據為約束，通過模擬場址地震響應來估算殘留層介質參數的方法。介紹了該方法的原理以及算法過程，給出了數值試驗示例。結果表明，除了填方殘留層介質的品質因子對地震數據影響顯著性較低而較難精確確定之外，用該方法確定的殘留層層厚、密度、橫波速度等介質參數與驗證模型吻合程度很高，說明了該方法具可行性。

填方工程;地層物性參數;模擬估算;地震動響應

某海灘填方工程下有大量淤泥，因淤泥清除或者固化成本較高，環境保護需要保留這些海相沉泥，故選擇不對淤泥層進行處理直接填土覆蓋，因此形成了一個存在下伏軟弱夾層的工程場址基礎結構(圖1)。有研究表明，場址下伏軟弱夾層會在地表形成地震共振放大效應［1－2］，因此，后期的地面建筑工程設計需要了解填方之后軟弱夾層的物性參數，以便作出相應的設計對策。當年填方作業之前，工程施工方按照業主要求對海灘淤泥層及下部基巖進行過勘探，并對其物性參數作過測定。但是工程填方完成之后，由于上覆巖土的壓實作用，淤泥層的厚度以及物性參數都發生了變化，上述勘探測定的數據無法直接采用，需要重新進行測定。要取得這些參數信息，鉆探無疑是最直接有效的方法，通過測井數據可以準確獲得指定位置的地層參數。但是為此而進行大規模、大面積的鉆探施工，費用成本過高，業主希望另外尋找性價比較好的解決辦法。

考慮到該工程場址位于地震活動較為頻繁的地區，容易接收記錄到天然地震波數據，而且在施工前該海灘已有地質勘探資料，可以為填方之后的場址模型提供一定的參數估計基礎。因此，結合天然地震資料進行參數反演是一個成本較低的選擇。

圖1 海灘工程場址填方前后結構示意圖Fig.1 Beach site structure before and after reclamation engineering

通過工程物探數據的反演，也能得到地層相關土質參數。例如，利用地震勘探數據能反演出地層介質的分層埋深情況［3］，但是用反射勘探法成本偏高，而折射波勘探方法則存在下伏軟弱夾層速度倒轉的限制。采用基于測井數據的目標函數約束反演［4－5］，可以獲得介質的波阻抗參數信息，但是同樣需要測井資料。此外，也有用振幅法［6］、上升時間法［7］或衰減成像質心頻率偏移法［8］等來反演地層介質的品質因子的成功嘗試。振幅法需要測定穩定的真振幅，在現實中實現難度較大;上升時間法對噪音干擾非常敏感［9］;而質心頻率偏移法精度較低。

為此，考慮利用原先的勘探資料以及工程填方提供的資料，給定一個具體參數待定的初始場址模型，以地震資料為約束，進行關于場址地震響應的模擬計算比較分析，最終達到對場址模型中軟弱夾層的分層參數以及物性參數進行確定性估算的目的。

1 方法原理

一個場址的地表地震動響應與該場址下方的地質結構有關［10］。所謂場址的地表地震動響應，是由研究場址地震記錄的傅里葉振幅譜與參考場址地震記錄的傅里葉振幅譜的譜比函數［11］來刻畫的。對于一個確定的場址結構，其地表地震動響應特征是一定的。為此，在已知場址結構模型的情況下，可以通過計算機模擬，計算得到對該場址地震響應的估計。如果場址模型對場址地下地質結構的刻畫比較精確，采用的模擬計算方法精度較高，那么，模擬計算得到的響應函數與在該場址上接受天然地震得到的地震動響應特征可以有比較好的吻合度［12］。基于該原理，可以在該場址進行24 h連續地震觀測，根據國家地震臺網的地震目錄參數，設定合適的地震事件持續振動時間窗口提取地震數據［13］，再采取傳統的譜比法計算得到觀測場址的地震動響應［14］。然后，通過建立足夠大量的各種場址模型，使得其中存在一個或多個模型與真實的場址地質結構近似。那么，逐一對這些模型進行模擬計算，并將計算得到的響應特征函數與實際觀測得到的場址地震動響應函數進行對比，選擇出吻合最好的模擬函數所對應的模型作為對該場址地下地質結構的估計，進而得到所關心的軟弱夾層的介質參數情況。研究流程如圖2所示。

圖2 解決思路框圖Fig.2 Flow chart of the solution

上述解決方法實際上是一個反演過程。反問題是可能存在多解性的，也就是說，一個場址結構所對應的地表地震動響應函數是唯一確定的，但是一個地表地震動響應函數所對應的地下地質結構卻不一定是唯一的。在不存在多解性的情況下，只要尋找到吻合度高的響應函數，就可以確定其所對應的地下地質模型。而在存在多解性的情況下，上述解決方法則不一定是可行的。對于這個場址的結構類型而言，上述方法是否可行，首先需要排除多解性的難題。在開展實際觀測之前，先合成一個數值模型的響應函數來代表觀測的響應函數，在數值上開展模擬試驗，考察該工程場址地質結構類型的多解性情況。

不同的地震儀器記錄到的地震數據類型是不同的。工程勘察采用的弱震記錄儀器記錄到的通常是振動速度數據。由于本方法所用的“譜比”概念本身是一個無量綱的量，記錄儀器響應對其沒有影響。因此，只要儀器的一致性得到滿足，本方法在原理上既可用于速度記錄數據，也適用于位移記錄數據或者加速度記錄數據。

2 場址結構模型

該工程場址的地質結構在宏觀上可以用一個3層模型來表述 (圖3)，從地表向下依次為填方形成的地表蓋層、原先海灘淤泥在填埋之后形成的軟弱夾層以及最下面的下伏基巖。

上覆蓋層為填方形成，層內介質從上至下受到的壓力逐漸增大，介質的重力夯實效應可致使介質密度、地震波速度以及品質因子Q隨深度而增大。盡管不知道該介質的確切參數值，但了解其隨深度而增大的隨機變化特點，因此可以用一個指數函數來描述這些參數隨深度的變化規律

式中:ρj(z)、vj(z)和Qj(z)分別為介質的密度、波速以及品質因子隨深度z的變化函數，其中j=1，2分別表示上覆蓋層和軟弱夾層;ρj0、vj0和Qj0分別是第j層頂界面的密度、橫波速度和品質因子;aj、bj和cj分別是密度、橫波速度和品質因子的變化系數。

相對于蓋層與淤泥軟弱夾層，填方過程對底部基巖層的介質參數影響不大，因此場址模型中的底部基巖層的物性參數，包括介質密度ρ、橫波速度v和品質因子Q等介質參數信息，均可以直接根據填方之前的勘探數據來確定。

圖3 場址軟弱夾層經受夯實作用后的厚度變化示意圖Fig.3 Thickness variation of the buried weak layer due to tamping effect

將上覆蓋層和軟弱夾層的厚度分別記為H1和H2。因不能準確知道這兩個厚度參數，但是可知道填方之前的軟弱夾層厚度，記為H2a(圖3)。按照業主要求，填土層的頂界面高程位置在原始海灘頂界面上方H1a高度處。在填方施工之后，由于壓實作用，軟弱夾層的原始厚度會減少ΔH2，其頂界面埋深位置由虛線所示之處下降到箭頭所指實線處，其厚度變為H2;在海灘層厚被壓縮的同時，填土層的厚度變為H1。這些地層厚度參數的關系可表示為

在上述模型參數中，蓋層與軟弱夾層的厚度H1a和H2a為已知;介質在地面的參數ρ10、v10和Q10值可以直接在地面進行測定;而模型底部基巖層的物性參數ρ、v和Q亦可由填方之前的勘探數據提供。因此，模型的未知參數包括夾層厚度壓縮值ΔH2，夾層頂板介質參數值ρ20、v20和Q20，蓋層和夾層的變化系數aj、bj和cj，其中j=1，2。

事實上，由于該工程場址的夾層厚度不大，夾層內部介質參數的相對變化對場址地面地震動響應不會造成顯著影響，因此，可以將夾層介質參數近似看作是均勻的，即a2=b2=c2≡0。在此假設條件下，未知的模型參數減少為7個，即ΔH2、a1、b1、c1、ρ20、v20和Q20。

3 模擬試驗

3.1 驗證模型

為驗證上述方法的可行性，需要合成一個該海灘的場址模型作為驗證的目標。根據施工數據、施工前勘探數據以及施工后在場址地表測定的數據，場址的有關參數見表1。

表1 場址地下結構參數Table 1 Underground structure parameters of the site

考慮到填方層和軟弱夾層的層內介質并不是理想均勻的，驗證模型的地層結構物性參數應該具有一定隨機變化特點。為此，采用N個不連續的隨機薄層來刻畫蓋層。只要N足夠大，就可以較精細地反映出模型蓋層內介質隨深度隨機變化的特征［15］。

為了構筑一套隨機分層系列，這里引入Box-Muller隨機函數［16］

其中，X由兩組獨立的均勻分布隨機數U和V生成，滿足標準正態分布規律，其概率密度函數見圖4。

圖4 場址結構分層參數所滿足的概率密度分布模型Fig.4 Probability density distribution model satisfied by layered parameters of site structure

利用這個隨機數，定義驗證模型的參數

其中:j=1，2分別表示蓋層和軟弱夾層;hji、zji、ρji、vji和Qji分別表示第j層地質體內的第i分層的厚度、頂界面埋深、介質密度、橫波速度和品質因子;αj、βj、γj和ηj分別各分層厚度、橫波速度、密度、品質因子隨機變化程度的控制系數;Xji為各分層的隨機數。特別地，

上述各式中的具體參數值由表2給定，模型結構的參數值均在表1的相應參數范圍之內。

由式(7)～(13)以及表2中的參數值所確定的驗證模型如圖5所示。3.2 模擬計算

表2 驗證模型的參數取值Table 2 Parameters of the verificationmodel

圖5 驗證模型Fig.5 Verificationmodel

根據對場址結構的認識(表1)，有7個未知參數待定。取ΔH2的分辨率為0.225 m;a1、b1、c1的分辨率分別為0.000 5、0.004、0.001;ρ20、v20的分辨率分別為0.1 g/cm3和20 m/s，并設軟弱夾層內部介質變化可用均勻層來近似，即a2=b2=c2= 0。那么，可能的離散參數模型將由表3的參數組合完全給定。模型個數為

對一般工程問題來說，SH波在地表的響應特征可以較好地刻畫場址表層地震動響應函數［17－19］。本文采用一種可以用細薄層無限逼近連續變化介質模型的SH波響應的模擬方法［20］來進行模擬計算。地震震源深度通常遠遠大于工程填方層的底界面深度，震源所在位置的介質地震波速度也通常遠遠大于填方層的底界面介質地震波速度，根據Snell定理，在這種情況下地震波以接近垂直方向入射到填方層。在上述模型參數精度條件下，12 096個模型中至少存在一個模型與驗證模型的吻合滿足精度要求?？紤]到現有計算能力完全可以勝任對12 096個模型的正演模擬，所以直接通過對這12 096個模型進行通盤模擬比對，從中找出驗證模型的近似解。

表3 場址模型的參數取值Table 3 Parameters of the sitemodel

對每個模型作SH波振幅地表響應正演數值模擬的時候，以0.1 Hz的間距計算0.1～20 Hz共200個頻率的振幅譜比，包括1個驗證模型的響應函數和12 096個場址模型的響應函數。

模擬結果表明，地下介質的分層、密度、橫波速度及品質因子等參數的變化差異對SH波振幅地表響應有顯著的影響。圖6列舉了4個模型及其響應函數。其中模型A和D的響應函數差異很大，從因果關系看，模型A和D的參數差異很大，其中蓋層和軟弱夾層的速度、密度、品質因子都存在顯著的差異。再對比模型A和B，兩者響應特征很相似，從它們的模型結構參數對比中發現，兩者的物性參數很相近。模型C與A的參數相似度介于B和D之間，對應的地震響應特征的相似度同樣介于B、D分別與A的相似度之間。這說明，場址地震動響應特征與場址結構的特征關系緊密，場址的響應函數在一定程度上能夠體現它的物性參數結構差異。

有研究表明［21］，低頻段的SH波振幅放大效應對地表結構、建筑的穩定性影響最顯著。初步模擬研究發現，該場址結構模型的地震響應主頻主要位于幾到十幾赫茲的頻段范圍之內，為此，主要對20 Hz以內的放大效應作分析，了解各個模型的響應函數特征與驗證模型的響應函數特征之間的相似度或差異程度。

3.3 目標函數

在判斷兩個響應函數的相似程度或差異程度的時候，可以考慮的響應函數的特征有:放大效應波峰的個數、放大波峰的幅值大小與頻率位置以及響應函數的整體變化趨勢，包括波峰的頻率寬度范圍、響應數值隨頻率的衰減規律等。為此，采用以下函數來刻畫場址模型與驗證模型響應函數之間的誤差

其中:右邊第1項為振幅峰值的誤差，an0為場址模型響應函數a(f)的第n個振幅峰值，An0為驗證模型響應函數A(f)的第n個振幅峰值;第2項為振幅峰值的頻率差，fn0和Fn0分別為場址模型和驗證模型響應函數的第n個振幅峰值對應的主頻;第3項為響應曲線整體振幅的差，ak和Ak分別為場址模型和驗證模型響應函數的第k個離散振幅值。an0、An0、fn0及Fn0由下式確定

其中，a(f)與A(f)為相應地下介質模型的SH波響應函數，由地下介質的密度函數ρ(z)、橫波速度函數vs(z)與品質因子函數Q(z)有關。在形式上可表達為

圖6 場址模型及其SH波振幅地表響應結果示意圖Fig.6 Sitemodels and SH-waves amplitude responses A、B、C和D分別表示4種不同的模型結構

a(f)=g［ρ(z)，vs(z)，Q(z)］， (17)

其中的函數算子g［·］不具簡單的顯式表達，須由一組比較復雜的方程組通過遞推實現。其具體表達式及計算方法可參見文獻［20］。其中離散間隔為0.1 Hz，這3項誤差權系數p、q、r滿足如下關系

在試驗中重點考察前面5個波峰的相似程度，即取N=5。經過反復數值試驗，對目標函數的參數設置如表4所示。

上述定義的目標函數取值范圍為ε∈［0，1］，ε越小表明響應函數與目標越接近。

在數值試驗過程中發現，目標函數各項的權系數對擬合結果有很重要的影響。其中，p對阻抗比變化很敏感，q對模型層厚與橫波速度的比變化很敏感，而r則可較好地控制模型物性參數結構特征的整體差異。

表4 誤差估計函數的參數取值Table 4 Parameters of the error estimation function

4 結果分析

將12 096個場址模型與驗證模型的響應函數逐一對比，通過上述目標函數對它們的相似度作評判，由此得出目標函數值最小(0.001 425)的響應函數，從而篩選出其對應的場址模型。結果顯示，這樣的篩選方式得到的場址模型與驗證模型的響應函數、參數結構的吻合度都很好(圖7)，表明以最佳擬合的場址模型可以較好刻畫驗證模型的結構參數特征。也就是說，可以用這個方法估算出軟弱夾層的介質參數。

從統計意義上說，一個成功例子是有可能存在偶然因素的。為了消除這種可能性，筆者決定進行更多的驗證比較試驗。為此，用與上述例子相同的方式合成了50個各不相同而且相互獨立的隨機驗證模型。對每個驗證模型都分別進行一套與上述過程相同的模擬，根據其最小目標函數原則得到一個最佳估計模型，總共得到了50個最佳擬合場址模型。把這50個場址模型的軟弱夾層壓縮厚度、密度、橫波速度和品質因子的數值分布作統計，結果如圖8所示。

圖7 驗證模型與最佳擬合場址模型的響應函數、結構參數的對比Fig.7 Comparison of the amplitude response and parameters of structure between the verification model and the best fittingmodel of the site

圖8 50次最佳擬合模型軟弱夾層的壓縮厚度、密度、橫波速度和品質因子統計分布Fig.8 Statistics of compression thickness，density，seismic shear wave velocity and quality factors for the imbedded softweak layer in the 50 best fittingmodels

驗證模型的軟弱夾層ΔH2、ρ20、v20和Q20分別為0.75 m、1.6 g/cm3、120 m/s和16。從圖8可以看出，擬合得出的軟弱夾層壓縮厚度有42組在0.675 m，其余的8組在0.900 m，與驗證模型的壓縮厚度0.75 m吻合度很高;0.675 m與驗證模型的壓縮厚度0.75 m最為接近，以此為標準，準確率占了84%。密度大部分是準確的，50組密度數據中有46組是1.6 g/cm3，概率達到了92%。橫波速度是完全吻合的，均為120 m/s，準確率100%。對品質因子的估計主要集中在20，與驗證模型的品質因子數值16相比較，整體稍微偏大。

數值試驗的結果表明，本方法能夠確定地下結構模型的物性參數，對于軟弱夾層的層厚、介質密度和橫波速度，估算結果精度較高。由于品質因子對模型地表響應函數的影響并不太明顯，因此在確定此參數時，估算結果存在一定的誤差。另外，上述目標函數主要考慮了振幅響應函數12 Hz以內頻段范圍的部分，而品質因子對地震波的低頻部分影響較弱，所以品質因子的估算敏感度較低。

試驗還發現，隨著βj、γj和ηj的取值范圍變大，即橫波速度、密度和品質因子隨機變化范圍變大，用上述搜索方法估算軟弱夾層介質參數的難度會隨之增大，最終得到的估算參數的精度也會明顯下降。

為了解本文的數值試驗方法在噪音干擾條件下的適用性，還對模型的場址響應函數加入不同程度的噪音，用第3節的計算方法估算殘留層物性參數并進行統計對比分析。為了加入真實的地震觀測數據中的背景噪音，這里使用2013年4月25—27日在四川省蘆山縣城區觀測的地震數據來計算背景噪音。地震監測臺站在50 h內觀測到280個地震事件，以P波到時前10 s和S波到時后10 s分別作為噪音背景信號和地震動信號［22］，計算每個地震事件的信噪比，分析信噪比結果，以其中觀測記錄質量較好的50組地震動數據的信噪比均值作為背景噪音(圖9)。

結果顯示，背景噪音為地震動信號的2.5%，并且有隨著頻率的增高而變大的輕微趨勢。

圖9 背景噪音統計結果Fig.9 Statistics of background noise

為了應對地震觀測數據質量并非足夠理想的情況，將背景噪音放大至5%和10%，討論不同程度噪音背景干擾情況下數值試驗對殘留層物性參數的估算結果。從圖10看出，背景噪音對殘留層密度ρ20的估算無顯著影響;品質因子本身就是估算敏感度較低的物性參數，因此加入背景噪音后對殘留層Q20的估算結果仍然在合理范圍。這里主要考察不同程度背景噪音下，數值試驗對殘留層壓縮厚度 ΔH2和橫波速度 v20的估算結果: 2.5%背景噪音對殘留層物性參數估算結果的影響較小(圖10b)，與無背景噪音的試驗結果很相似; 5%背景噪音下，ΔH2的估算結果與無背景噪音情況下相比，開始出現一定程度的偏差(圖10c)，但估算結果的整體趨勢仍然是圍繞于目標參數值;當背景噪音達到10%，估算的殘留層的ΔH2和v20與無背景噪音情況下的估算結果之間差別較大(圖10d)。因此，在采用實際地震數據進行場址參數估計的時候，數據質量是至關重要的，必須選取質量好的數據作分析，才能取得滿意的估算精度。

圖10 不同噪音背景情況下的殘留層物性參數估算統計結果Fig.10 Statistics of estimated medium parameters on different noise levels

分層分辨率在很大程度上取決于數據的頻譜特性，盡可能采用含有豐富高頻成分，而且信噪比較高的數據，是保證參數估計精度和分層分辨率的重要條件。為了探討本文數值試驗的可行性，還需要了解實際觀測到的地震動頻譜是否可以提供足夠的頻率信息。上述數值試驗主要分析0.1～20 Hz頻率范圍的場址響應函數，并且在計算目標函數時重點考察的數據段頻寬范圍在0.1～12 Hz。地震動頻譜能量的分布特征與震中距、震級等因素相關，通常，近震中距比遠震中距的地震動高頻能量多，小地震比大地震的地震動高頻能量多。因此這里列舉一個實際觀測的震級較小、震中距較近的地震事件，結合數值試驗方法討論分析頻譜的能量分布情況(圖11)。該事件的地震目錄為——發震時刻:2013年4月25日16時07分00秒;震中坐標:30.24°N，102.84°E;參考位置:四川省寶興縣;震源深度:12 km;震中距: 13 km;震級大小:2.8 ML。圖11a是經過儀器響應函數校正之后得到的速度記錄，圖11b是對應的傅里葉振幅譜，其能量主要集中在20 Hz以內，特別在15 Hz內顯示出較強的振動能量，其中水平分量NS和EW相對垂直分量UD更為顯著。以此為例，這種震中距較近、震級較小的地震動包含豐富的高頻信息，其頻譜特征適用于本文的數值試驗方法。同樣，由于在地震活動頻繁的地帶能夠較為容易觀測到震中距近的小震級地震事件，這為數值試驗的合理性和可行性提供了必要基礎。

圖11 某一地震事件三分量地震動波形時間記錄(a)和對應振幅譜(b)Fig.11 Seismic time records of three components(a)andamplitude spectrum(b)in an earthquake event

5 結論

通過數值試驗發現，本文提出的方法能夠較為精確估算海灘場址軟弱夾層的層厚、密度、橫波速度、品質因子等參數。其中，分層厚度和橫波速度對地表響應函數的影響最為突出，因此誤差估計函數對這兩種參數最為敏感，這兩種參數的估算精度較高。因為地表地震響應對地下介質密度變化的敏感性稍弱，所以有少數密度估算值存在輕微偏高的情況。由于品質因子對振幅地表響應的低頻成分影響不大，所以品質因子估算的靈敏度沒有其他參數那么高。方法原理設想中提到的參數反演多解性問題，在本研究中沒有對數值試驗結果造成顯著影響。數值試驗的統計結果表明，本文所采用的模擬估算方法是可行的，能夠確定填方施工之后海灘軟弱夾層結構的物性參數。

最后必須指出，在模型數量規模不大的情況下對所有的模型全局逐一搜索擬合方案是可行的。但是，如果模型參數范圍變大，參數采樣精度變高，模型數量會變得非常大，實現全局搜索的工作量將會變得難以承受。為此，筆者計劃引進優化反演算法，對本方法的適用范圍作進一步擴展。

［1］黃潤秋，余嘉順．軟弱夾層的地震動強度效應研究［J］．自然科學進展，2003，13(11):1177－1181．

［2］黃潤秋，余嘉順．軟弱夾層特性對地震波強度影響的模擬研究［J］．工程地質學報，2003，11(3):312－317．

［3］李錄明，李正文．地震勘探原理、方法和解釋［M］．北京:地質出版社，2005:17－24．

［4］張宏兵，楊長春，尚作萍，等．基于軟約束模式的波阻抗反演［J］．地球物理學進展，2006，21(3):837－844．

［5］朱成宏．地震資料波阻抗多尺度反演［J］．石油物探，1999，38(2):20－30．

［6］Zhang ZM，Stewart R R，Lawton D C．Estimating seismic attenuation(Qp＆Qs)from rock properties［J］．Canadian Journal of Exploration Geophyslcs，2013，38(1):1－3．

［7］Gladwin M T，Stacey F D．Anelastic degradation of acoustic pulses in rock［J］．Physics of the Earth and Planetary Interiors，1974，8(4):332－336．

［8］Quan Y L，Harris JM．Seismic attenuation tomography using the frequency shift method［J］．Geophysics，1997，62 (3):895－905．

［9］Blair D P，Spathis A T．Attenuation of explosion-generatedpulse in rock masses［J］．Journal of Geophysical Research，1982，87(B5):3885－3892．

［10］Hainse A J，Yu J．Observation and synthesis of spatially-incoherent weak-motion wavefields at Alfredton basin，New Zealand［J］．Bulletin of the New Zealand National Society for Earthquake Engineering，1997，30(1):14－31．

［11］Steidl JH，Tumarkin A G，Archuleta R J．What is a reference site? ［J］．Bulletin of the Seismological Society of A-merica，1996，86(6):1733－1748．

［12］Semblat JF，Duval AM，Dangla P．Seismic site effects in a deep alluvial basin:Numerical analysis by the boundary element method［J］．Computers and Geotechnics，2002，29 (7):573－585．

［13］梁群．玉皇觀河口區域表層地震放大效應研究［D］．成都:成都理工大學，2014．

［14］章立波，謝禮立，郭明珠．利用強震記錄分析場地的地震反應［J］．地震學報，2001，23(6):604－614．

［15］余嘉順，賀振華．一種模擬隨機數字地層模型的方法［J］．地震研究，2004，27(4):344－349．

［16］Box G E P，Muller M E．A note on the generation of random normal deviates［J］．The Annals of Mathematical Statistics，1958，29(2):610－611．

［17］Olsen K B．Site amplification in the Los Angeles basin from three-dimensionalmodeling ofgroundmotion［J］．Bulletin of the Seismological Society of America，2000，90(6B):S77－S94．

［18］Lee S J，Chen H W，Huang B S．Simulations of strong ground motion and 3D amplification effect in the Taipeibasin by using a composite grid finite-differencemethod［J］．Bulletin of the Seismological Society of America，2008，98 (3):1229－1242．

［19］Adams BM．Basin-edge effects from SH-wavemodelling with reference to the Lower Hutt Valley，New Zealand［D］．New Zealand:University of Canterbury Christchurch，2000．

［20］余嘉順，賀振華．SH波在表面多層介質中傳播的精確模擬［J］．地震研究，2003，26(1):14－19．

［21］Yu JS，Haines J．The choice of reference sites for seismic ground amplification analyses:Case study at Parkway，New Zealand［J］．Bulletin of the Seismological Society of America，2003，93(2):713－723．

［22］Strollo A，Richwalski SM，Parolai S，et al．Site effects of the 2002 Molise earthquake，Italy:Analysis of strongmotion，ambient noise，and synthetic data from 2D modelling in San Giuliano di Puglia［J］．Bulletin of Earthquake Engineering，2007，5(3):347－362．

Numerical experiment of determ ination ofmedium parameters for reclamation engineering layers by seism ic data

HAN Chao，FU Xiao-bo，YUAN Jian-long，QIAN Guang，YU Jia-shun
(College of Geophysics，Chengdu University of Technology，Chengdu 610059，China)

To determine the depth，density，seismic velocity and quality factor values of a buried soft layer resulting from reclamation atan engineering site，an approach was developed by simulating the seismic groundmotion at the engineering site，with the constraint of observation seismic data．The theory and the algorithm for the approach were given．A numerical experiment could demonstrate the application of themethod．In the experiment only the quality factor is difficult to determine precisely，other parameters，such as the layer depth，density，shear wave velocity and quality factor values estimated for the buried，were in good agreementwith the targetmodel．

reclamation engineering;underground medium parameters;modeling estimation;seismic ground motion

P315.8

:A

2015－05－07

四川省科技支撐計劃項目 (2013SZ0173;2009SZ0026)

韓 超 (1990—)，男，碩士研究生，研究方向:地震地質，122763458@qq.com。

余嘉順，博士，教授，J.yu@gns.cri.nz。

韓超，付小波，原健龍，等．用地震數據估算填方殘留層物性參數的數值試驗［J］．桂林理工大學學報，2016，36(4):670－680．

1674－9057(2016)04－0670－11

10.3969/j．issn.1674－9057.2016.04.005